Este documento presenta una tabla y varios gráficos estadísticos de los datos de estadísticas policiales en 2021 en Costa Rica publicados por el Organismo de Investigación Judicial en página web de datos abiertos del Organismo de Investigación Juficial (OIJ)
library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)
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library(leaflet)
library(DT)
library(forcats)estadisticas_policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/Universidad/segunda-tarea/segunda-tarea/estadisticaspoliciales2021.xls")estadisticas_policiales$Fecha <- as.Date(estadisticas_policiales$Fecha, format = "%d/%m/%Y")estadisticas_policiales %>%
dplyr::select(Delito,
Fecha,
Victima,
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Provincia,
Canton) %>%
datatable(
colnames = c(
"Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón"
),
options = list(
pageLength = 10,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.htmlgrafico_delitos <-
estadisticas_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Tipo de delito") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip()
theme_minimal()## List of 93
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## ..$ inherit.blank: logi TRUE
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## .. ..- attr(*, "unit")= int 8
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## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_text" "element"
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## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## $ plot.caption.position : chr "panel"
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## ..$ face : NULL
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## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_text" "element"
## - attr(*, "class")= chr [1:2] "theme" "gg"
## - attr(*, "complete")= logi TRUE
## - attr(*, "validate")= logi TRUEggplotly(grafico_delitos)d <-
estadisticas_policiales %>%
mutate(fecha_mes = lubridate::month(Fecha))
o <-c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Setiembre", "Octubre", "Noviembre")grafico_delitos_mes <-
d %>%
count(fecha_mes) %>%
ggplot(level =level_order,(aes(x = reorder(o, fecha_mes), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos durante el año 2021") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad de delitos") +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delitos_mes)grafico_genero <-
estadisticas_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Tipo de delito por género") +
xlab("Delito") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "Delito") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_genero) %>% config(locale = 'es')grafico_delito_cantones <-
estadisticas_policiales %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "SAN JOSE" |
Canton == "ALAJUELA" |
Canton == "CARTAGO" | Canton == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de Delitos en los Cantones de San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delito_cantones)